本文主要是介绍[量化投资-学习笔记010]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-MACD金死叉，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在之前的 MACD 章节，介绍了 MACD 曲线的绘制。本次简单介绍 MACD 最常用的用法：金叉和死叉。
金叉和死叉是MACD指标中的两个重要信号。
金叉是指 MACD 快线（DIF）上穿慢线（DEA）的情况。死叉则是指 MACD 快线下穿慢线的情况。理论上，金叉代表看涨信号，而死叉则代表看跌信号。
如果用程序实现就比较简单，就是两个变量的大小变换。
def check_macd(macd_line, signal_line):crossing_points = []for i in range(1, len(macd_line)):if macd_line[i] > signal_line[i] and macd_line[i - 1] < signal_line[i - 1] :crossing_points.append((i, "buy"))elif macd_line[i] < signal_line[i] and macd_line[i - 1] > signal_line[i - 1] :crossing_points.append((i, "sell"))return crossing_points
- 上述程序中
macd_line即 DIF，signal_line即 DEA。
对生成的结果进行输出：
for point in crossing_points:index, signal = pointtimestamp = timestamps[index]price = close_prices[index]print(f"MACD {signal}:\t Timestamp={timestamp},\t Price={price}")if signal == "sell":print("")
MACD sell: Timestamp=2022-04-18T16:00:00.000Z, Price=15.81MACD buy: Timestamp=2022-05-19T16:00:00.000Z, Price=15.02
MACD sell: Timestamp=2022-05-25T16:00:00.000Z, Price=14.19MACD buy: Timestamp=2022-06-06T16:00:00.000Z, Price=14.16
MACD sell: Timestamp=2022-07-11T16:00:00.000Z, Price=14.42MACD buy: Timestamp=2022-08-10T16:00:00.000Z, Price=12.35
MACD sell: Timestamp=2022-09-21T16:00:00.000Z, Price=12.29MACD buy: Timestamp=2022-11-03T16:00:00.000Z, Price=10.82
MACD sell: Timestamp=2022-12-14T16:00:00.000Z, Price=13.1MACD buy: Timestamp=2023-01-03T16:00:00.000Z, Price=14.32
MACD sell: Timestamp=2023-01-30T16:00:00.000Z, Price=14.99
从结果来看，胜率还不错。
题外话
以上是 MACD 金死叉最基本的实现方式，但是如果想应用到实际交易中就有点痴心妄想了。金死叉又叫看涨、看跌信号，顾名思义，就是看起来会涨，或看起来会跌。
所有的技术指标都是通过历史数据计算得出的。如果用历史数据预测未来趋势，那么必定有一定概率出错。
所有的交易都是概率的博弈。MACD 指标只是在胜率的天平上增加了一些筹码而已。由此便产生了很多 MACD 的进阶使用方法。
- 调整周期。MACD最常用用的是12和26周期，通过调整这两个周期就能获得不同的市场信号，有的交易员会使用13和21周期。根据 MACD 计算原理，周期越小，指标走势变动就越剧烈；周期越大，则指标走势越平缓。
- 指标细化。MACD 不只有快慢线，还有柱状图，还有正负区间。这些组合在一起，又产生了更多的交易策略。
- 信号叠加。类似于多条均线的使用方式，MACD也可以将多个周期进行叠加，通过长短周期的叠加来判断趋势，比如说13/21 和 55/89 周期叠加。
- 与其他指标配合。这是最常用的方法，既然一个指标只能反应市场的一个侧面，那么多个指标同时使用，就可以更加全面的描绘市场。但需要注意的是，如果两个指标采用的计算基础和计算方式比较类似，那么就失去了参考意义。
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